2020年之前，Web3的路是创造者们铺好的。但Web3遇上了金融，这出乎了每个创造者的意料之外，稳定币、AMM和借贷突其来地点燃了2020年的那个夏天。之后Web3又遇到了NFT、游戏和元宇宙。不过因为技术限制，除了金融之外，其他几项都没能将Web3带到曾经DeFi的高度。
如果想加入圈子，欢迎私信！所有资讯平台均为工种号——Crypto杰瑞
不过当下，Web3遇上了AI，两者似乎门当户对。
1.AI
AI曾经也被人寄予厚望。但一直受限于缺乏足够的资源来进行算法模型的开发和训练，AI总给人雷声大雨点小的印象。
但今年奇点临近，越来越多层的神经网络开始叠加，AI的能力越来越强，AIGC开始爆发出改变世界的潜力。
2.Web3
Web3的核心是区块链，而区块链的核心是去中心化的验证网络。长久以来，我们一直在强调区块链所做的是调节生产关系。但这也是长久以来困扰区块链的地方：人类社会的绝大部分生产力依然产生于物理世界，而区块链本身对于物理世界是几乎无感的，我们需要各种各样的感知设备来让区块链和外界信息交互。
数据：5月28日解锁的约416万枚EDU转入币安:5月30日消息，据推特用户余烬监测，10分钟前4,166,667枚EDU（约512万美元）转入币安，这是28日解锁的流动性类别所属代币。目前EDU每月28日会进行解锁的类别是：运营+流动性+早期贡献者+生态基金，每月解锁2119万枚。[2023/5/30 11:47:42]
3.AI+Web3
因此最适合Web3发挥的就是那些完全在数字空间产生出的生产力，AIGC适逢其会。
从长期看，Web3里有非常成熟的验证技术和丰富的DAO经验，通过Web3的技术可以公开地运用市场原则将AIGC生产消费的各个相关利益方调和在一起。“用脚投票”是市场原则的体现，也是Web3的核心精神。这种子由的氛围同时对于激发创造力很有帮助。
对于当下而言，AIGC的侵权问题就非常棘手，比如，AI算法通过32张图片就生成了迪士尼插画师HollieMengert的作品风格，而训练模型的只是一个工程师，并且将算法模型发到了Reddit上分享。
英国金融行为监管局：对未注册的加密机运营商采取行动:金色财经报道，英国金融行为监管局（FCA）：对未注册的加密机运营商采取行动，目前没有加密ATM机运营商获得了FCA的注册。[2023/2/14 12:06:05]
对于侵权的当然需要打击。版权的维护关乎整个现代创新体系的基本逻辑，纵容侵权本质就是在抑制创新。但问题是：当我们打击偷窃的时候，有没有必要惩罚用于砸窗入室的那块石头？反过来问，如何将AIGC纳入整个版权保护的体系？
归根结底核心的问题其实只有一个：AIGC的利益分配问题。
只能用魔法打败魔法；技术的问题只用技术来解决。用公式总结一下：
“Web3+AI=生产关系+生产力”
●畅想网络：创作者，创意来源者，AIGC运营方和区块链
通过Web3的区块链技术，完全可以打造一个围绕AIGC的生态网络。除了使用AIGC的创作者之外，包含主要3方面创作工具提供者：创意来源所有者、AIGC运营方和区块链。由AIGC创作者生成内容的所支付费用将可以形成一个DAO进行分配，由创作工具3方定期投票决定收入分配比例。
数据：GMX单日费用于2月10日创下564万美元历史新高:2月12日消息，据DefiLlama数据显示，由于Andrew Kang平仓ETH和BTC的多头头寸，导致GMX平台单日费用创下历史新高。在过去24小时内，GMX的用户费用达到564万美元，是之前历史最高点的两倍多。[2023/2/12 12:01:38]
1）AIGC创作者
创作者在整个生态中处于服务的需求方和利益价值的输入方。通过AIGC来帮助他们更高效地完成设计或者满足日常的工作需求，甚至可以在AI帮助下大幅减少低端重复设计成本，达到一人即是一个工作室的新生产力高度。
2）创意来源所有者
他们将作品上传至Web3区块链网络中，进行验证打上标签确权。这些作品为AI训练新的风格提供素材。创意来源所有者们为整个系统提供创意，并拥有上传作品和风格的版权。
AIGC的训练过程其实也是将多个作品经过学习形成风格的过程，所以反推这个过程就可以将最终的生成作品和源作品进行联系。最终将版权费用分给不同创意来源所有者。
Avalanche推出“Banff 5”升级，为子网引入互操作性:金色财经报道，Avalanche开发人员已经将AvalancheGo--Go编程语言中的区块链软件实现升级到 \"Banff 5\"。这次升级对Avalanche网络至关重要，因为它为基于Avalanche的区块链（称为子网）引入了一种通信协议Avalanche Warp Messaging。该功能将允许子网相互分享数据和加密货币资产，努力使Avalanche生态系统对开发者更有用。（the block）[2022/12/23 22:02:20]
甚至当AIGC创作者完成作品后，AIGC创作者可以将新生成的作品也上传Web3，成为新的作品风格所有者，享有相应的版权收益。
3）运营方：计算li，存储，渲染，模型训练等
AIGC的运营方可能包含多个服务方面，比如创作计算li提供，存储空间提供，渲染算li提供，模型训练等等。这些方面可能早期由一个参与方统一提供，但是随着发展之后可能会细化出不同的参与方，同样可以参与到DAO之中参与治理。
Avalanche子网Swimmer Network与LayerZero Labs达成合作关系:5月16日消息，Avalanche 子网 Swimmer Network 与 LayerZero Labs 达成桥接合作伙伴关系，链游 Crabada（CRA）、Treasure Under Sea（TUS）和 Crabada Amulets（CRAM）上受 Layer Zero 支持的 ERC-20 资产和 NFT 将能整合到 Swimmer Network。
此外，Avalanche 首席执行官 Emin Gun Sirer 表示，该子网上线后，Avalanche C-Chain 费用降至 25.1 nAVAX，创下历史新低。[2022/5/16 3:18:20]
4）区块链验证者
以区块链为核心的验证提供者们为整个过程提供整个系统的各个环节上链gong证的工作。
利益流转模式
从生态经济模式的闭环角度来说，由AIGC创作者提供的收入将在DAO中进行创意来源者、AIGC运营方和区块链的三方分配：
“AIGC创作使用费用=运营费用+版权使用费用+上链确权费用”
一句话总结
区块链Web3可以以DAO的组织形式糅合AIGC的4方，达到生产关系和生产力的相互匹配。
这么看来，AI和Web3似天作之合。
Maze如何和AI进行结合？
Maze的愿景：让每个用户都在Maze中创作，使用和交易NFT
为了达成这个愿景，通过区块链技术，使用和交易NFT都已经能够很好的完成，但是在创作和生成NFT却遇到了一定瓶颈。艺术家入驻有一定门槛，普通用户也无法创建优秀的NFT作品
通过MazeAI就可以很好的解决NFT的创作问题，用户通过借鉴艺术家的作品，或者直接用描述词生成优秀的作品，从而极大的降低NFT创作的门槛，形成百花齐放的格局。
通过艺术家作品生成MazeNFT素材存储库，用户可以挑选借鉴的艺术家风格生成NFT，当NFT进行交易时，可以将版税对艺术家进行分成，从而更好的激励艺术家加入。
整个流程如下图所示：
MazeNFT：MazeNFT平台，用于生成，存储，流转和交易NFT。前期将由官方收集一个存储库，存储大量NFT生成素材，并用于生成新的NFT和AI的模型训练，后期也可以由艺术家和第三方运营方来提供相应的素材和服务，让功能更加强大和扩展。
MazeAI：整个体系中的核心，主要是结合了AI模型训练，图片生成，NFT构造等一系列过程，其中的服务可以由官方提供，也可以整合其他第三方，用户使用该AI服务可以非常方便的生成资源和NFT。
艺术家：艺术家可以上传自己的作品到NFT存储库，作为AI生成的素材，同时如果用户采用了该艺术家风格生成的NFT有了交易之后，艺术家可以获得相应的分成。
普通用户：用户可以从图库里面挑选喜欢的素材，通过MazeAI进行模仿生成新的NFT，并上架到Maze上进行交易和流转。
规划
第一阶段：MazeAI建立，生成内容
官方收集了经典风格库加入NFT存储，同时也通过入驻艺术家的图库，形成基本库供用户使用。Maze打通了从图库，AI生成，NFT铸造，到NFT上架的一系列流程。持有三国等NFT和$BTM的用户，可以获得更多作为早期用户的权益。
第二阶段：激励闭环，繁荣生态
设置版权费用，使用费用，Gas费等收益分红，通过智能合约的方式进行发放，确保公开透明。极大地激励艺术家，算li，渲染和存储运营方的加入，提供更丰富的艺术风格和创作，提供更强的渲染能力和存储能力，提供更丰富的AI训练模型。从而让用户可以体验更加丰富和强大的功能，形成正向的循环，让生态极大繁荣。
第三阶段：探索更多AI和Web3可能性
除了AIGC之外，Web3还可以有其他和AI的结合点。比如AI模型和区块链身份认证方面的结合，以及使用区块链的去中心网络传输核心信息再使用AI在本地进行生成，又或者用AI辅助区块链验证，这些都是长期的探索方向。
Maze从未停止探索。
文章就到这里了，我会在交流群做更仔细的分析，如果想加入圈子，欢迎私信！所有资讯平台均为工种号——Crypto杰瑞
郑重声明： 本文版权归原作者所有， 转载文章仅为传播更多信息之目的， 如作者信息标记有误， 请第一时间联系我们修改或删除， 多谢。